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내시경 수술영상에서 수술도구 인식을 위한 물체인식 딥러닝 모델의 성능 비교
윤상흠(Sangheum Yoon),한동진(Dongjin Han),김덕석(DeokSeok Kim),전병환(Byunghwan Jeon) 대한전자공학회 2021 대한전자공학회 학술대회 Vol.2021 No.6
본 연구에서는 내시경 수술 영상에서 총 6종의 수술도구를 인식하기 위하여 YOLO 계열의 모델과 R-CNN 계열의 모델 간 성능 차이를 비교 분석하기 위한 연구를 수행하였다. 두 계열에는 방법의 차이가 존재하므로 주어진 영상과 문제마다 적합한 모델이 무엇인지 분석해보고자 한다. 본 연구에 적용된 방법은 YOLOv3와 Faster R-CNN이며, 그 결과 YOLOv3는 속도가 빠르지만 정확도가 조금 떨어지는 경향을 보였고, Faster R-CNN의 경우 YOLOv3대비 속도가 2.6배 느리지만 3.59%의 정확도가 더 높은 것을 확인하였다. 의료영상의 특성상 속도보다는 정확도가 더 중요하므로 Faster R-CNN을 적용하는 것이 바람직한 것으로 판단된다.